Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook 解释了 DMRCS 流程如何帮助避免群体决策的陷阱。
在不同的选择中选择正确的道路是我们每天都面临的挑战。 大多数时候，我们做得很好。 我们通常熟悉这些变量，并且可以可靠地预测选项 A 与选项 B 或 C 的结果。
但是当我们面临大量的选择和不熟悉的决策标准时会发生什么？ 如果多个人，每个人都有自己独特的观点，必须就决定达成一致怎么办？ 如果赌注真的很高怎么办？
这些是洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究科学家 Christine Anderson-Cook 在她在2017 年探索峰会在圣路易斯。
在她题为“利用数据：决策制定的盟友”的演讲中，安德森-库克强调了复杂决策制定困难的众多原因中的一些，尤其是当涉及到一群人时。
集体决策很难！
一方面，就决定的理想结果达成一致，而不是灌篮高手。 小组成员可能不会有相同的优先事项，并且可能会带来截然不同的经验和个性。
安德森-库克认为，虽然这种“认知多样性”实际上有可能做出更好的决策，但如果没有正确的决策框架，它可能会使达成共识和实现最佳结果变得困难重重。 其他陷阱包括隐藏的偏见、不健康的权力动态和群体思维。
那么有哪些策略可以提高团队持续做出正确决策的能力呢？ 根据 Anderson-Cook 的说法，关键是一个结构化的流程——以数据为基础——旨在促进可防御的、可重复的决策。
成功的关键：数据和结构
Anderson-Cook 提倡五步流程——Define-Measure-Reduce-Combine-Select (DMRCS)：
定义
团队的每个成员最看重我们选择的哪些属性，为什么？ （例如，成本？质量？速度？易于实施？等）
措施
将使用什么标准（即数据）来衡量每个选项的重要属性？
减少
我们如何应用我们的数据驱动标准来消除一些竞争者并得出更易于管理的选项列表？
结合
当我们考虑我们的标准的不同权重时，我们能否找出少数几个似乎最能平衡权衡的选择？
选择
考虑到我们在定义阶段确定的优先级，哪种解决方案最好？
为什么有效
这个过程的价值在于，它不仅为团队的集体优先事项带来了透明度，而且还提供了共同商定的指标，用于评估每个选项的性能。 在 Combine 步骤中，它还提供了一种方法，可以针对每个标准使用不同的权重来评估每个选项，从而承认不同的参与者可能会以不同的方式评估事物这一事实。
Measure、Reduce 和 Combine 阶段最依赖数据。 这就是可视化数据分析技术，比如那些由JMP ，最有可能发掘隐藏的见解。 Anderson-Cook 展示了如何JMP 插件可用于使用帕累托前沿可视化权衡以及比较不同标准权重的影响。
像 DMRCS 这样的结构化流程的主要好处之一是，它允许团队化解一些可能潜入高风险决策的情绪。 定义和衡量步骤确立了一个重点，并允许数据从一开始就推动对话。
DMRCS 方法的另一个优点是它让每个团队成员都有机会阐明对他们最重要的事情以及原因。 它允许团队在评估中隔离主观因素，并帮助每个人清楚地了解这些因素如何影响决策。
如果执行得当，结构化的、数据驱动的决策方法不仅可以帮助团队在认知多样性中生存下来，还可以释放多视角中固有的智慧和创造力。
Anderson-Cook 引用一位经历过 DMRCS 过程的团队成员的话说：“第一次，感觉这不是关于输赢。 这是关于做出正确的选择。”
你可以观看Christine Anderson-Cook 演讲录音在 JMP 用户社区中。
